更新完BigSur我黑掉的touchbar居然复活了

本文详细介绍了在imx6ull开发板上驱动MT7601U无线网卡的方法和步骤。首先介绍了开发环境和硬件平台，然后说明了MT7601U驱动已经集成在linux内核的linux-4.x.x/drivers/net/wireless/mediatek/mt7601u文件中。接着介绍了移植mt7601u驱动的过程，包括编译内核和配置设备驱动。最后，列举了关键词和相关信息供读者参考。 ... [详细]

本文主要介绍了海马s5车型的近光灯是否可以直接更换为H7灯泡，并提供了完整的教程下载地址。此外，还详细讲解了DSP功能函数中的数据拷贝、数据填充和浮点数转换为定点数的相关内容。 ... [详细]

本文介绍了win7系统休眠功能无法启动和关闭的解决方法，包括在控制面板中启用休眠功能、设置系统休眠的时间、通过命令行定时休眠、手动进入休眠状态等方法。 ... [详细]

本文介绍了绕过WAF的XSS检测机制的方法，包括确定payload结构、测试和混淆。同时提出了一种构建XSS payload的方法，该payload与安全机制使用的正则表达式不匹配。通过清理用户输入、转义输出、使用文档对象模型（DOM）接收器和源、实施适当的跨域资源共享（CORS）策略和其他安全策略，可以有效阻止XSS漏洞。但是，WAF或自定义过滤器仍然被广泛使用来增加安全性。本文的方法可以绕过这种安全机制，构建与正则表达式不匹配的XSS payload。 ... [详细]

本文介绍了华为鸿蒙系统官网2.0报名的适用设备、报名方法以及三种方式，包括在应用商店下载开发者联盟app、在官网中进行报名、在微信公众号中申请体验HarmonyOS 2.0 手机开发者Beta版本。同时提醒错过测试机会的用户可以等待后续的正式版发布。 ... [详细]

本文主要介绍了嵌入式处理器的架构与内核发展历程，包括不同架构的指令集的变化，以及内核的流水线和结构。通过对ARM架构的分析，可以更好地理解嵌入式处理器的架构与内核的关系。 ... [详细]

SpringBoot整合SpringSecurity+JWT实现单点登录,Go语言社区,Golang程序员人脉社 ... [详细]

本文分析了Wince程序内存和存储内存的分布及作用。Wince内存包括系统内存、对象存储和程序内存，其中系统内存占用了一部分SDRAM，而剩下的30M为程序内存和存储内存。对象存储是嵌入式wince操作系统中的一个新概念，常用于消费电子设备中。此外，文章还介绍了主电源和后备电池在操作系统中的作用。 ... [详细]

本文介绍了PL2303HXD电路图(USB转UART)的特性和应用，该电路图可以实现RS232和USB信号的转换，方便嵌入到手持设备中。PL2303HXD作为USB/RS232双向转换器，可以将USB数据转换为RS232信息流格式发送给外设，并将RS232外设的数据转换为USB数据格式传送回主机。通过利用USB块传输模式和自动流量控制，PL2303HXD能够实现更高的数据传输吞吐量比传统的UART端口。 ... [详细]

本文介绍了解决Sharepoint 2013运行状况分析中出现的“一个或多个服务器未响应”问题的方法。对于有高要求的客户来说，系统检测问题的存在是不可接受的。文章详细描述了解决该问题的步骤，包括删除服务器、处理分布式缓存留下的记录以及使用代码等方法。同时还提供了相关关键词和错误提示信息，以帮助读者更好地理解和解决该问题。 ... [详细]

本文概述了JNI的原理以及常用方法。JNI提供了一种Java字节码调用C/C++的解决方案，但引用类型不能直接在Native层使用，需要进行类型转化。多维数组（包括二维数组）都是引用类型，需要使用jobjectArray类型来存取其值。此外，由于Java支持函数重载，根据函数名无法找到对应的JNI函数，因此介绍了JNI函数签名信息的解决方案。 ... [详细]

本文整理了Java中com.evernote.android.job.JobRequest.getTransientExtras()方法的一些代码示例，展示了 ... [详细]

本文介绍了在python中安装并使用redis的相关知识，包括redis的数据缓存系统和支持的数据类型，以及在pycharm中安装redis模块和常用的字符串操作。 ... [详细]

本文介绍了在Ubuntu 11.10 x64环境下安装Android开发环境的步骤，并提供了解决常见问题的方法。其中包括安装Eclipse的ADT插件、解决缺少GEF插件的问题以及解决无法找到'userdata.img'文件的问题。此外，还提供了相关插件和系统镜像的下载链接。 ... [详细]

本文介绍了利用ARMA模型对平稳非白噪声序列进行建模的步骤及代码实现。首先对观察值序列进行样本自相关系数和样本偏自相关系数的计算，然后根据这些系数的性质选择适当的ARMA模型进行拟合，并估计模型中的位置参数。接着进行模型的有效性检验，如果不通过则重新选择模型再拟合，如果通过则进行模型优化。最后利用拟合模型预测序列的未来走势。文章还介绍了绘制时序图、平稳性检验、白噪声检验、确定ARMA阶数和预测未来走势的代码实现。 ... [详细]